Языки описания объектов и понятий

Для обучения любого рода требуются язык описания объектов и язык описания по­нятий (язык гипотез). Как правило, описания подразделяются на два основных типа.

• Реляционные описания.

• Описания на основе атрибутов и значений.

В реляционном описании объект представлен с помощью его компонентов и от­ношений между ними. Например, реляционное описание арки заключается в сле­дующем: арка — это конструкция, состоящая из трех компонентов (двух стоек и пе­рекладины); каждый компонент представляет собой блок; обе стойки поддерживают перекладину; стойки не соприкасаются. Такое описание является реляционным, по­скольку в нем рассматриваются отношения между компонентами. С другой стороны, в описании на основе атрибутов и значений объект рассматривается с точки зрения его глобальных характеристик. Такое описание представляет собой вектор значений атрибутов. Например, в описании на основе атрибутов и значений могут использо­ваться такие атрибуты, как ширина, высота и цвет. Поэтому описание некоторой ар-

Часть II. Применение языка Prolog в области искусственного интеллекта

ки на основе атрибутов и значений может состоять в следующем: длина — 9 м, высо­та - 7 м, цвет - желтый.

Описания на основе атрибутов и значений представляют собой частный случай реляционных описаний. Атрибуты могут быть формально представлены как компо­ненты некоторого объекта. Поэтому обычно описание на основе атрибутов и значений можно легко перевести на язык реляционных описаний. С другой стороны, задача преобразования реляционного описания в описание на основе атрибутов и значений часто является сложной, а иногда неосуществимой.

Безусловно, языки описания, которые могут использоваться в машинном обуче­нии, аналогичны тем, которые служат для представления знаний в целом. Ниже пере­числены некоторые формальные средства, часто используемые в машинном обучении.

• Векторы атрибутов и значений, применяемые для представления объектов.

• Правила вывода, применяемые для представления понятий.

• Деревья решения, применяемые для представления понятий.

• Семантические сети.

• Средства представления логики предикатов различных типов (например, язык Prolog).

Семантические сети, правила вывода и деревья решения рассматриваются ниже в этой главе. Использование логики предикатов в машинном обучении называется ин­дуктивным логическим программированием (Inductive Logic Programming - ILP). Эта тема рассматривается в главе 19.